Моніторинг та оцінювання якості освіти (стр. 5 )

Завдання програми (орієнтовні):

o  розробити і обґрунтувати модель моніторингу загальної середньої освіти в регіоні (Рис. 14);

o  експериментально перевірити вплив впровадження моделі моніторингу якості загальної середньої освіти на якість освіти в регіоні;

o  підготувати навчальні та методичні посібники, методичні рекомендації для педагогічних працівників регіону щодо запровадження моніторингу якості загальної середньої освіти в регіоні;

o  надати науково-методичну допомогу педагогічним працівникам області з питань запровадження моніторингових процедур.

Рис. 14. Організація моніторингу якості освіти в регіоні

Розглянемо технологію проведення моніторингу на регіональному рівні (Рис.15)

Рис. 15. Модель моніторингу якості ЗСО на регіональному рівні

Розрахунок та формування вибірки.

“Вибірка”- вибіркова сукупність – певна кількість елементів генеральної сукупності, відібраних по строго заданому правилу.

Логіка та сила випадкових вибірок базується на законах статистики і теорії вірогідності.

Випадковим чином сформована статистично репрезентативна вибірка дозволяє екстраполювати результати дослідження на всю генеральну сукупність.

Випадкова вибірка дозволяє виключити помилки, похибки у відборі.

Репрезентативність – властивість вибірки відображати характеристики генеральної сукупності

Використання методів математичної статистики, квадрант-аналізу та кваліметричного підходу для обробки результатів моніторингових досліджень.

Методи математичної статистики знайшли широке використання у різних сферах науки (у тому числі й педагогіці). Вони є інструментом численних досліджень і надають можливість зробити науково обґрунтовані (у даному випадку – статистично) висновки про наявність зв’язків, що вивчаються, та про форму цих зв’язків.

Основна мета математичної статистики полягає в отриманні та обробці даних для статистично значимої підтримки процесу прийняття рішень (наприклад, при розв’язуванні задач планування, управління, прогнозування).

Одна з найважливіших задач обробки статистичних даних – виявлення таких параметрів, які в компактній формі достатньо повно характеризують властивості генеральної сукупності, що вивчається.

Методи математичної статистики

1.  Описові (дескриптивні).

2.  Аналітичні.

Описові методи надають можливість описати реальні спостереження за допомогою таблиць, графіків, характеристик положень (середнє арифметичне, мода, медіана), характеристик розсіювання (середнє лінійне відхилення, середнє квадратичне відхилення, дисперсія, коефіцієнт варіації) тощо.

Аналітичні методи надають можливість на основі вибіркових спостережень зробити статистично значимі висновки про наявність закономірностей для всій сукупності даних. Ті, з аналітичних методів, які ґрунтуються на відповідних імовірнісних моделях, що передбачають нормальний (або інший відомий) розподіл сукупності ознаки, що вивчається, називаються методами параметричної статистики. Методи, які не використовують властивостей нормального (або іншого відомого) розподілу сукупності ознаки, що вивчається, називаються методами непараметричної статистики.

Кореляційний аналіз

Кореляційний аналіз – метод, який дозволяє дослідити зв'язок між випадковими величинами та надати кількісну оцінку цього зв’язку.

Кореляційний зв'язок між двома змінними величинами – це та функційна залежність, яка існує між значеннями одної з них і груповим середнім іншої. Він характеризується вибірковим коефіцієнтом кореляції r.

Коефіцієнт кореляції (r) характеризує ступінь лінійної функційної залежності. Він обчислюється у випадку парної залежності. У випадку ж залежності від множини, використовують множинний коефіцієнт кореляції

R123 = √(r122 + r132 – 2r12r13r23)/(1-r232).

Якщо R123 = 1, то х1 однозначно визначає функційну лінійну залежність.

Коли вигляд розподілу невідомий, використовують міри зв’язку, які не регламентують нормальність вибірки (методи непараметричної статистики). У цьому випадку обчислюють коефіцієнт рангової кореляції Спірмена:

rs = 1 – (6∑di2)/n(n2 – 1),

di2 – квадрат різниці рангів, n – число спостережень (число пар рангів).

Ранг – порядковий номер значення ознаки, який розміщений у порядку збільшення або зменшення їх величин.

Кореляція між рангами більш точно відображає співвідношення між ознаками, чим кореляція між балами.

Дисперсійний аналіз

Дисперсійний аналіз – це статистичний метод аналізу спостережень, які залежать від різних одночасно діючих факторів, та оцінка їх впливу. Його розглядають як метод попередньої обробки даних, який надає можливість установити, чи впливає на певну ознаку зміна факторів, що розглядається.

Фактори – зовнішні умови, що впливають на експеримент.

У результаті того, що фактори в умовах експерименту можуть варіювати, можна дослідити вплив даного фактора на результати експерименту. У цьому випадку говорять, що фактор має кілька рівнів.

Розрізняють однофакторний і двофакторний дисперсійні аналізи, у залежності від кількості факторів, які включені в аналіз.

Суть дисперсійного аналізу полягає в статистичному вивченні достовірності впливу одного або кількох факторів, а також їх вплив на результативну ознаку.

Дисперсійний аналіз дозволяє розв’язати три основні задачі:

-  дати загальну оцінку істотності відмінностей між груповими середніми;

-  дати оцінку достовірності взаємодії факторів;

-  дати оцінку істотності відмінностей між парами середніх.

Регресійний аналіз

Основна задача регресійного аналізу полягає в вивченні залежності між результативною ознакою Y та ознакою, що спостерігається X у випадку, коли між ознаками існує статистичний зв'язок.

Під час вивчення залежностей між випадковими величинами X і Y вивчають залежність між одною з них і математичним сподіванням іншої, тобто M Y/X = x = цx. Ця залежність отримала назву функції регресії, а відповідний аналіз даних – лінійний «нормальний» регресійний аналіз.

Лінійний регресійний аналіз вивчає ті види залежностей цx, які лінійні за параметрами, що оцінюються, хоча можуть бути нелінійними за змінною X.

Квадрант-аналіз

Квадрант-аналіз - надає можливість графічно представити залежність між двома показниками.

Положення кожної точки на координатній площині визначається двома координатами, які відповідають значенням цих показників.

Кваліметричний підхід.

Кваліметрія (квалі - якість, метріо - вимірювати) - наукова дисципліна, яка вивчає методологію та проблематику комплексних кількісних оцінок якості будь-яких об’єктів – предметів, явищ або процесів.

При використанні кваліметричного підходу реалізується один з найголовніших принципів кваліметрії: урахування ВЗАЄМОЗВ’ЯЗКУ між складними та простими властивостями об’єкта через створення стандарту, відповідної моделі ідеального стану об’єкта (якість) через декомпозицію властивостей об’єкта, що відбувається шляхом виділення основних параметрів його розвитку, факторів та критеріїв вияву факторів.

Основне завдання кваліметрії - комплексна оцінка якості через сукупність показників із застосуванням відповідної математичної моделі.

Мета оцінювання - отримання інформації не про самі об’єкти, а про їх відмінні ознаки чи властивості.

Розглянемо сутність технології кваліметрії. Технологія працює на основі КОМПЛЕКСНОЇ ОЦІНКИ стану об’єкта, яка здійснюється у два етапи:

o  ПЕРШИЙ - оцінка простих властивостей об’єкта

o  ДРУГИЙ – оцінка складних.

При виконанні кожного етапу необхідно провести ряд операцій, які ґрунтуються на принципах кваліметричного підходу до вивчення стану об’єкта.

Принципи кваліметричного підходу:

1. Якість розглядається як ієрархічна сукупність властивостей предмета чи об’єкта і повинна задовольняти певні потреби

2. Спроможність до використання, яка враховується з точки зору задоволеності конкретних суспільних та особистих потреб

3. Взаємозв’язок між загальною сукупністю властивостей та складними і простими властивостями об’єкта можна показати у вигляді ієрархічної структури. Цей принцип реалізується при факторно-критеріальному моделюванні.

4. Значення абсолютних показників знаходиться на будь-якій основі. Реалізовується це через використання репрезентативної теорії вимірювання, сутність якої полягає в теорії та практиці експертного оцінювання, частково у зв’язку з побудовою узагальнених показників та рейтингів. Оціночні судження експертів виражаються через індексне оцінювання

5. Кожна проста або складна властивість характеризувалася відповідним показником.

6. Кожна проста та складна властивість характеризується своєю значущістю (важливістю, її пріоритет) серед усіх інших, тобто коефіцієнтом вагомості - V. Сума вагомостей усіх показників є величина постійна та дорівнює одиниці.

7. Комплексне кількісне оцінювання якості предмета характеризується арифметичною залежністю.

Центральною ланкою в здійсненні моніторингових процедур є створення базової факторно-критеріальної моделі діяльності об’єкту спостережень. В основу її покладено кваліметричний підхід, який надає можливість кількісної оцінки якісних перетворень.

ПРАКТИЧНІ РОБОТИ

Практична робота № 1.

Побудова моделі моніторингу якості освіти у ЗНЗ.

Завдання.